夏红玉，胡 潜，王忠义

（华中师范大学信息管理学院，武汉 430079）

1 引 言

卡尔·波普尔的科学知识增长论将知识的生产增长过程描述为达尔文进化论式的过程，是知识在流动过程中优胜劣汰的过程[1]，而这个过程通过学术文献的引用过程得以体现。学术文献之间的引用关系反映了知识采集、组织、生产、传播和应用的过程，引用信息表明，知识从被引文献传播到施引文献。因此，引文网络中的知识流可用于跟踪技术或科学知识的发展轨迹。1964年，科学引文索引之父Garfield基于学术文献间知识的溯源与继承关系，提出通过分析引文关系来追寻科学研究的历史脉络的想法[2]；随后学者们相继通过分析引文网络来追踪科学的历史和发展脉络[3-5]。然而引文网络通常是巨大且复杂的，需要有效的方法来降低引文网络的复杂性，从而识别出最重要的路径来追踪科学发展的轨迹。1989年，Hummon等[6]提出了主路径分析方法，从引文网络的内部结构衡量引文链接重要性，然后按时间顺序追踪这些链接，建立引文网络中最重要的路径，研究特定科学领域的发展轨迹。

作为一种定量分析方法，传统基于引文网络分析的主路径方法没有考虑引文对施引文献的相对价值，认为施引文献中的所有引文对该文献具有同等的重要性，导致主路径分析方法无法客观体现引文网络中知识流的传播、利用与创新的关系。本文以Altmetrics主题研究领域为例，收集了1985—2020年Web of Science核心数据集中的512篇……